Dans un monde de plus en plus tourné vers l’intelligence artificielle (IA), Kubernetes, le système d’orchestration de conteneurs, se repositionne pour répondre aux exigences croissantes des workloads liés à l’IA. La Cloud Native Computing Foundation (CNCF) a récemment introduit le Certified Kubernetes AI Conformance Program (CKACP) lors de KubeCon North America 2025. Ce programme vise à établir des normes communes pour le déploiement d’applications d’IA sur les clusters Kubernetes.
Pourquoi Kubernetes ?
Il y a plus d’une décennie, Kubernetes est devenu le choix incontournable pour l’orchestration des conteneurs. Sa capacité à faciliter la migration des workloads entre différentes infrastructures en a fait un acteur clé dans le paysage du cloud computing. Aujourd’hui, avec 58 % des organisations utilisant déjà Kubernetes pour leurs applications d’IA, le CKACP vise à améliorer la portabilité et l’interopérabilité des charges de travail d’IA sur différentes solutions Kubernetes, qu’elles soient sur le cloud public, l’infrastructure privée ou les environnements hybrides.
Les Innovations Clés du Programme CKACP
- Portabilité et Interopérabilité : Le programme vise à éviter le blocage par un fournisseur en créant des critères partagés garantissant que le comportement des workloads d’IA est prévisible à travers différents environnements Kubernetes.
- Réduction de la Fragmentation : En fixant une ligne de base partagée des capacités et des configurations que les plateformes doivent soutenir, le CKACP facilite l’adoption et la montée en charge des workloads d’IA.
- Innovation Accélérée : Les utilisateurs finaux pourront innover plus rapidement, sachant que les plateformes certifiées ont été testées pour leur gestion des ressources, l’intégration des GPU, et d’autres infrastructures clés nécessaires à l’IA.
Améliorations Importantes de Kubernetes
En plus du CKACP, Kubernetes introduit des améliorations fondamentales pour mieux gérer les exigences des workloads d’IA :
- Fonctionnalité de Rollback : Les utilisateurs peuvent désormais revenir à une version antérieure de leur cluster en cas de problème, réduisant ainsi les risques lors de l’adoption de nouvelles fonctionnalités.
- Contrôle Granulaire sur le Matériel : Kubernetes permettra un meilleur contrôle sur les ressources matérielles, telles que les GPU et les TPUs, essentielles pour les applications de machine learning et d’IA.
- Nouvelles APIs et Fonctionnalités : Des innovations telles que l’Agent Sandbox et Multi-Tier Checkpointing visent à améliorer l’efficacité des opérations d’IA en permettant la gestion de tâches complexes et le rétablissement rapide après des interruptions.
Conclusion
L’évolution de Kubernetes pour supporter efficacement les workloads d’IA, couplée avec la création du CKACP, représente une étape cruciale pour l’avenir des infrastructures cloud. Avec la promesse d’une exécution fiable et sécurisée des applications d’IA à grande échelle, Kubernetes est en bonne voie pour devenir le fondement incontournable d’un écosystème cloud-native optimisé pour l’IA.
Pour en savoir plus sur ces évolutions et leur impact, consultez l’article complet sur ZDNet.
